报告围绕高质量数据集的建设与运营展开系统研究，立足国家政策导向与产业实践，构建了完整的方法论框架与实践指南。在数字经济背景下，高质量数据集作为人工智能发展的核心基础，其重要性日益凸显，但当前仍面临 “量大质低” 等突出问题，亟需系统性解决方案。
报告明确，高质量数据集是经采集、加工可直接用于 AI 模型训练，具备高技术含量、高知识密度、高应用价值的数据集，可按用途、模态、训练阶段分为多类。政策层面，国家密集出台顶层设计文件，地方也通过量化目标与激励机制推动落地，形成上下联动的发展格局。
发展现状方面，国外已形成多元主体共建、开源生态驱动的成熟模式，技术生态体系完善；国内数据集供给规模快速扩展，AI 场景驱动需求激增，应用技术持续突破，但仍存在高质量数据稀缺、技术不成熟、来源单一、运营不完善等难点。
建设路径上，需遵循 “需求分析 - 数据规划 - 采集 - 预处理 - 标注 - 模型验证” 全生命周期流程，可采用政府牵引、需求拉动、服务供给、生态协同四种模式。核心环节包括规划先行明确方向、合规多元采集数据、通过自建、外包或众包模式完成标注、建立多维度质量测评体系。浙江电信水泵安装数据集案例，验证了该建设路径的实际成效。
运营体系构建是价值释放关键，需建立 “资源管理 - 价值转化 - 生态共建” 三位一体体系。通过完善制度、目录发布、质量监控与更新管理筑牢管理基础；构建对内资产化运营、对外产品化流通的双循环价值体系；打造生态合作联盟与流通基础设施，形成协同发展格局。
实施建议聚焦三大维度：一是聚焦关键环节，构建资源地图、加强技术攻关、部署专业化生产设施；二是建立动态运营管理体系，形成价值应用闭环，打造开放协同产业生态；三是构建制度保障，从供给端、流通端、合规安全端协同发力，激发产业整体效能。
总体而言，高质量数据集建设与运营需政策、技术、市场多方协同，通过规范化建设、体系化运营与生态化发展，推动数据要素价值充分释放，为数字中国建设注入强劲动力。
